OCR数据集、开源实现，汇总

shaoheshaohe

一、Chinese Text in the Wild(CTW)
该数据集包含32285张图像，1018402个中文字符(来自于腾讯街景), 包含平面文本，凸起文本，城市文本，农村文本，低亮度文本，远处文本，部分遮挡文本。图像大小2048*2048，数据集大小为31GB。以(8:1:1)的比例将数据集分为训练集(25887张图像，812872个汉字)，测试集(3269张图像，103519个汉字)，验证集(3129张图像，103519个汉字)。

文献链接：https://arxiv.org/pdf/1803.00085.pdf
数据集下载地址：https://ctwdataset.github.io/
二、Reading Chinese Text in the Wild(RCTW-17)
该数据集包含12263张图像，训练集8034张，测试集4229张，共11.4GB。大部分图像由手机相机拍摄，含有少量的屏幕截图，图像中包含中文文本与少量英文文本。图像分辨率大小不等。

http://mclab.eic.hust.edu.cn/icdar2017chinese/dataset.html
文献：http://arxiv.org/pdf/1708.09585v2
三、ICPR MWI 2018 挑战赛
大赛提供20000张图像作为数据集，其中50%作为训练集，50%作为测试集。主要由合成图像，产品描述，网络广告构成。该数据集数据量充分，中英文混合，涵盖数十种字体，字体大小不一，多种版式，背景复杂。文件大小为2GB。

https://tianchi.aliyun.com/compe ... a-ad3d-40165e22dbfe
四、Total-Text
该数据集共1555张图像，11459文本行，包含水平文本，倾斜文本，弯曲文本。文件大小441MB。大部分为英文文本，少量中文文本。训练集：1255张 测试集：300

http://www.cs-chan.com/source/ICDAR2017/totaltext.zip
http:// arxiv.org/pdf/1710.10400v
五、Google FSNS(谷歌街景文本数据集)
该数据集是从谷歌法国街景图片上获得的一百多万张街道名字标志，每一张包含同一街道标志牌的不同视角，图像大小为600*150，训练集1044868张，验证集16150张，测试集20404张。

http://rrc.cvc.uab.es/?ch=6&com=downloads
http:// arxiv.org/pdf/1702.03970v1
六、COCO-TEXT
该数据集，包括63686幅图像，173589个文本实例，包括手写版和打印版，清晰版和非清晰版。文件大小12.58GB，训练集：43686张，测试集：10000张，验证集：10000张

http://arxiv.org/pdf/1601.07140v2
https://vision.cornell.edu/se3/coco-text-2/
七、Synthetic Data for Text Localisation
在复杂背景下人工合成的自然场景文本数据。包含858750张图像，共7266866个单词实例，28971487个字符，文件大小为41GB。该合成算法，不需要人工标注就可知道文字的label信息和位置信息，可得到大量自然场景文本标注数据。

下载地址：http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/scenetext/
文献：http://www.robots.ox.ac.uk/~ankush/textloc.pdf
Code: https://github.com/ankush-me/SynthText (英文版)
Code https://github.com/wang-tf/Chinese_OCR_synthetic_data(中文版)
八、Synthetic Word Dataset
合成文本识别数据集，包含9百万张图像，涵盖了9万个英语单词。文件大小为10GB

http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/text/
九、Caffe-ocr中文合成数据
数据利用中文语料库，通过字体、大小、灰度、模糊、透视、拉伸等变化随机生成，共360万张图片，图像分辨率为280x32，涵盖了汉字、标点、英文、数字共5990个字符。文件大小约为8.6GB

https://pan.baidu.com/s/1dFda6R3
十。一个项目数据集：360万的中文数据训练集，最后可以finetune到97.7%的验证准确率

https://github.com/Sierkinhane/c ... ster/data_generator

shaoheshaohe

https://blog.csdn.net/javastart/java/article/details/104069709